卷积神经网络，个数，维数是根据经验，请问初始化怎样，听说是初始化为很小值，请问
又根据什么调整卷积核的参数呢？
卷积神经网络如何初始化与调整卷积核参数
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1条回答 默认 最新
- 2021-01-04 10:51回答 1 已采纳 所有各种层连接在一起被叫做神经网络，如果这个神经网络只有全连接层，则叫做全连接神经网络。 “通过这三个层次将一个多种颜色通道高像素的图片提取特征，进行简化，然后将简化的结果当作一个全连接神经网络的输
- 2022-01-13 15:01回答 1 已采纳 可以啊，冻结之后只是不更新参数和计算梯度，优化器在step的时候遇到不计算梯度的话自动就不更新参数了，但是反向传播还是正常进行的。
- 2022-06-06 17:06回答 1 已采纳 那就是batchsize设置为5呗。
- 2023-10-25 20:42dvlinker的博客 深入探究深度学习、神经网络与卷积神经网络以及它们在多个领域中的应用
- 2021-05-29 01:48回答 2 已采纳 {{2,3,4},{3,4,5},{4,5,6}}
- 2020-03-20 15:55回答 2 已采纳 眼看疫情耽误2个月，你马上就毕业了，还路线个毛。 建议你的学习路线： 学会如何使用google 学会如何使用github 学习如何搭建tensorflow（或者pytorch、keras、op
- 2020-05-29 20:31回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/xueweuchen/article/details/44216925
- 2022-08-12 01:01阳阳2013哈哈的博客 border_mode可以是valid或者full，具体看这里说明：.conv2d#激活函数用tanh#你还可以在(Activation('tanh'))后加上dropout的技巧: (Dropout(0.5))(Convolution2D(4, ...二维卷积神经网络的输入层接收二维或三维数组；..
- 回答 2 已采纳 贝叶斯模型是一种基于概率的统计分析模型，用它可以构造单层的置信网络。 卷积神经网络的特点是，在简化神经元连接的情况下，只有相邻的神经元的连结性被保留，所以适合图像识别这样的在几何上相邻坐标点存在局部
- 2021-03-10 10:55回答 2 已采纳 都可以，你说的是初始化，神经网络训练时，卷积核的参数会向精度最高的地方变化。 例如，你的目的地是北京，初始化就是随机把你放在某个位置，训练的过程就是不断靠近北京的过程； 训练过程中，卷积核不断向精
- 2022-02-28 23:22回答 2 已采纳 没有用到卷积神经网络，照片数量感觉和准确率应该关系不大，lbph算法本身是通过比较不同人脸图像LBP编码直方图达到人脸识别的目的
- 2024-03-13 11:20你屎倒淋头还敢搅便的博客 全面梳理了卷积神经网络的基础结构，包括关键层次的功能和操作原理。详细讨论了数据输入层的预处理必要性，卷积层的理解过程，激励层的选择建议，以及池化层的减维作用。进一步，探讨了五种主流的归一化技术，它们在...
- 2022-04-21 22:37回答 1 已采纳 我看了几遍没看到你的64在哪里。至于具体参数含义，这个百度下conv1d()这个函数就有了
- 2017-12-11 16:10zhangphil的博客 人工智能Artificial Intelligence中卷积神经网络Convolutional Neural Network基本原理综述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的Deep Learning（深度学习）通过机器学习，把某一层的输出output当做下一层...
- 2022-10-07 22:32阳阳2013哈哈的博客 我们知道，对于每个数据实例，当...在这篇优秀的论文中(arxiv/1505.01866)，你可以学习所有关于DART梯度提升的东西，这是一种使用dropout(神经网络中的标准)的方法，来改进模型正则化和处理一些其他不太明显的问题。
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